Publikacje

Przeczytaj matematykę samemu.

Wszystko, co DeepSensi™ deklaruje publicznie, jest udokumentowane, opatrzone referencjami i wystawione na krytyczną analizę.

Zgłoszone do opatentowaniaOpublikowane jako dowód i standard, a nie jako plan techniczny.

Formalna Analiza Niezawodności Wielowarstwowej Weryfikacji Deterministycznej w Klinicznej AI

WP-001 · Inżynieria niezawodności. Zabezpieczenia: 23 bariery według IEC 61025, dopuszczalne ryzyko dla najgorszego przypadku to 3.23 × 10⁻⁶, empiryczna walidacja NEJM CPC (N=301) oraz wytyczne Gomola Framework.

Wadliwy Wzorzec: Dlaczego Statyczne Benchmarki Medyczne Karzą Bezpieczeństwo Kliniczne

WP-002 · Nauka o ocenie. Paradoks Bezpiecznego Triażu, udokumentowane błędy w benchmarkach oraz Auto-CSA pomyślnie zwalidowane na N=301.

Hyper Consilium: Ludzcy Klinicyści Jako Oceniane Węzły We Fraktalnym Roju Diagnostycznym AI

WP-003 · Architektura diagnostyczna. Agenci wyspecjalizowani dla każdej dyscypliny, dwutorowe wnioskowanie (dual-pathway), ujednolicona ekonomia reputacji, oraz licencje przyznawane lekarzom od osiąganych wyników.

Globalny Wskaźnik Wydajności Klinicznej (GCPS)

WP-004 · Nauka o reputacji. Obiektywne, odporne na uprzedzenia (bias-resistant) oraz oszustwa ramy oceny reputacji lekarzy.

Autonomiczne Generowanie Hipotez Bayesowskich i Walidacja Adwersarialna

WP-005 · Niezależne badania. Architektura AutoResearcher-HYPO oparta na sprawdzaniu deterministycznej sieci biologicznej.

Złoty Horyzont: Dostęp Wspierany przez AI z Podejściem Compassionate Access

WP-006 · Dostęp humanitarny (Compassionate access). Bezgraniczne dopasowywanie zautomatyzowane by leczyć pacjentów wymagających opieki metodami bezpłatnie ze względów architektonicznych.

GERN: Nadzór Syndromowy Chroniący Prywatność na Podstawie Klinicznej Dokumentacji W Tle

WP-007 · Epidemiologia cyfrowa. Wiarygodne komunikaty ostrzegawcze wczesnego włączania, realizujące nadzór nad ochroną prywatnych danych dla medycznej opieki.

Ramowe Zasady Gomola: Ilościowy Standard Certyfikacji Bezpieczeństwa dla Klinicznej AI

DSS-001 · Definicja standardu. Cztery stopnie uwiarygadniania, weryfikowanie niezależne po stronie pięciu kolumn o braku ograniczeń na dystrybuowanie autorskich rozwiązań (royalty-free).

Ilościowy Standard Bezpieczeństwa dla Klinicznej AI: Standard DeepSensi™

Perspektywa. Argument za wprowadzeniem mierzalnych, ilościowych celów związanych z niezawodnością w przypadku SI działającej na rynku klinicznym.

Kohorta: N=301 przypadków NEJM CPC (od 2014 do 2023), kohorta rozwojowa; w planach jest badanie potwierdzające. Publikujemy dowody, standard oraz audyt. Nie udostępniamy ostatecznej wersji kodu źródłowego.